Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
検証する。具体的には、新卒時には常勤職に就かなかったが、その後数年以内に常勤職を見つけ

られた個人や、新卒時に常勤職に就いたものの、その後数年で常勤職を辞してしまった個人に着

目し、それぞれ新卒時に常勤職に就いた個人、就かなかった個人とを比較し、その後の常勤職へ

の就業確率に差が見られるか否かを検討したい。

既に述べた通り、本研究では、新卒時から最近時点に至る個々人の就業履歴データを構築して

いることから、同一個人について新卒時のみならずその後の各年の就業状態が分かる。そこで、

まず新卒時に加え、その後３年間の各年の就業状態の情報に基づき、サンプルを①新卒時に常勤

職に就かず、その後も３年間は一度も常勤職を経験していない者、②新卒時に常勤職でなかった

個人のうち、その後３年以内に（一度でも）常勤職に就く機会があった者、③新卒時に常勤職で

あったものの、その後３年間のうちに一度でも常勤職から離れた者、④新卒時に常勤職に就いた

個人で、その後３年間一貫して常に常勤職であった者、の４つのグループに分割した。このグル

一プ分けを利用しつつ、新卒時から4年目以降の常勤就業確率を分析すれば、前節迄で示された

初職効果が、新卒時から3年以内の就業経路に依存するものか否かの検証が可能になる。

その結果を初職の限界効果の形でまとめたものが表3である。まず1列目は、単純に(2)式のモ

デルを卒業後４年目以降のデータのみで推定した結果を示している。初職効果が経時的に減衰す

る姿を示した 4.3 節の分析から当然予想されるように、サンプルを新卒時から 4 年目以降に限定

すると初職の限界効果は（2年目以降への効果を推定していた）全サンプルの場合より小さくな

るが、それでも有意に正值で推定されている。我々にとってより興味深いのは、新卒時から3年

目迄の履歴別に初職効果を比較した2列目以下である。まず、2列目と3列目は、新卒時に常勤

職に就かなかった個人への初職効果が、その後３年間の就業履歴次第でどう異なってくるかの比

較（上記 $ ^{①} $ と $ ^{②} $ の比較）になっている。これを見ると、3年間ずっと常勤職を得ていない個人の

初職効果は一層大きく推定されている一方、新卒時には常勤職に就いていなくてもその後３年間

のうちに常勤職に就く機会があった個人の場合、その後の就業状態は新卒時に常勤職に就いた個

人と有意には異ならない（初職効果が検出できない）ことが分る。逆に、新卒時に常勤職につい

た個人を、一度でも常勤職を辞してしまった場合と一貫して常勤職であった場合に分割して比較

した 4 列目と 5 列目（上記③、④との比較）では、新卒時に常勤職に就いても、そこから短期間
で離れてしまった場合、初職効果のメリットが消失してしまうことが明瞭に示されている。

以上をまとめると、初職効果は、新卒時から数年の個人の就業経路に依存しており、新卒時における常勤での就職に失敗しても、最初の2－3年のうちに常勤職を見つけられれば、その後は新卒時に常勤職に就けた人と同様の職業生活を送れるということになる。したがって、初職効果がより深刻な問題となるのは、就職市場の沈滞が2－3年を超えて中長期に及ぶ「就職氷河期」のような状況である。

### 5. まとめ

本論文では、家計経済研究所の『消費生活に関するパネル調査』（JPSC）の若年女性の個票データを用い、新卒時に常勤職に就けたか否かがその後の就業状態にどのような影響（初職効果）を及ぼしているかを分析した。この際に、JPSCの個票情報を活用し、個々人の新卒時から最近時点までの就業履歴データを構築することで、単に初職効果を推定するだけでなく、初職効果の経時的な変化のパターン、及び初職効果がその後の就業経路に依存するか否かについても分析を行っている。

実証分析の結果、我が国では、新卒時に常勤職に就くことが、その後の常勤職への就業確率を有意に高めることが明らかとなった。この影響は、新卒時からの2－3年が最も大きく、その後時間とともに減衰するというパターンが見られた。また、新卒時に常勤職に就けなくても、その後3年以内に常勤職に就くことができれば、後年の常勤職への就業確率は新卒時に常勤職に就いた場合と有意な差がないことが示された。さらに、これとは逆に、新卒時に常勤職に就いたとしても、3年以内に一度でも常勤職から離れてしまうと、その後の常勤職への就業確率は新卒時に常勤職に就けなかった者と有意に異ならなくなることが分かった。

これらの結果から、結婚や出産・育児等の理由で常勤職への定着性が低いと考えられる女性の場合でも、新卒時の就業状態はその後の就業に持続的な影響を与えることが分かった。一方で、こうした初職効果による負の影響は、新卒時から数年内に常勤職を見つけられればある程度挽回可能でもある。しかし、「就職水河期」世代に典型的に見られるように、景気後退が長期に及び、新卒時の就職だけでなく、さらにその後数年内の常勤職への就業も容易でなかった世代が生じて
しまった場合、その世代への不利益は長期に亘り継続するだろう。したがって、そのような世代に対しては、新卒時から数年が経過した後でも望ましい就業への再挑戦が可能となるような何らかの政策措置（環境整備）が検討されるべきである。
## 図表

表 1 基本統計量

全サンプル	高卒	短大以上卒業
標本数	(%)	標本数	(%)	標本数	(%)
標本数	20,629	(100.0)	11,121	(100.0)	9,508	(100.0)
現在の就業状況
常勤	10,021	(48.6)	5,009	(45.0)	5,012	(52.7)
パート・アルバイト、嘱託等	4,063	(19.7)	2,490	(22.4)	1,573	(16.5)
無職	6,545	(31.7)	3,622	(32.6)	2,923	(30.7)
新卒時の就業状況
常勤	16,430	(79.6)	8,627	(77.6)	7,803	(82.1)
非常勤もしくは無職	4,199	(20.4)	2,494	(22.4)	1,705	(17.9)
既婚(結婚している)	10,967	(53.2)	6,127	(55.1)	4,840	(50.9)
子供がいる世帯	8,504	(41.2)	4,981	(44.8)	3,523	(37.1)
世帯あたり子供数*	1.8	1.8	1.7
6歳以下の子供がいる世帯	8,504	(41.2)	4,981	(44.8)	3,523	(37.1)
6歳以下の子供数*	1.4	1.4	1.3
7-18歳の子供がいる世帯	2,741	(13.3)	1,683	(15.1)	1,058	(11.1)
世帯あたり7-18歳の子供数*	1.3	1.3	1.3
卒業からの経過年(平均)	8.2	8.6	7.7
年齢(平均)	28.0	27.1	29.0

※子供がいるサンプルのみの平均
表 2 現在の就業状態について ((2)式推定結果)

被説明変数	現在の就業状況
(常勤: $ y_{it}=1 $ 、それ以外: $ y_{it}=0 $ )
(A)	(B)	(C)
全サンプル	高卒	短大卒業以上
新卒時常勤採用（ $ x_{i} $ ）の限界効果(注1)	0.230***	0.210***	0.290***
(0.039)	(0.050)	(0.062)
係数
$ x_{i} $	0.603***	0.561***	0.754***
(0.109)	(0.144)	(0.176)
既婚（結婚している）	-0.941***	-0.875***	-1.003***
(0.055)	(0.074)	(0.081)
6歳以下の子供がいる	-0.676***	-0.516***	-0.902***
(0.111)	(0.153)	(0.160)
6歳以下の子供の数	-0.157**	-0.251***	-0.037
(0.063)	(0.088)	(0.092)
7-18歳の子供がいる	0.204	0.135	0.280
(0.174)	(0.222)	(0.279)
7-18歳までの子供の数	0.043	0.074	0.008
(0.130)	(0.161)	(0.217)
卒業からの経過年数	-0.005	-0.004	0.000
(0.007)	(0.010)	(0.010)
短大以上卒業	0.142**	-	-
(0.056)	-	-
失業率（ $ v_{i} $ ）(注2)	-0.214***	-0.231*	-0.207***
(0.066)	(0.137)	(0.072)
$ \rho $	-0.038	-0.060	-0.070
(0.047)	(0.059)	(0.087)
Wald $ \chi^{2} $	1306.08***	779.99***	574.60***
標本数	20,629	11,121	9,508
個人数	1,828	871	957

(注1) $ \Pr(y=1|x=1)-\Pr(y=1|x=0) $ を各変数の平均値を用いて計算した。

(注2) 失業率は、15-24歳を対象とした若年失業率を用いている。

(注 $ ^{3} $ ) 括弧内は、個人でクラスター化した標準誤差。

(注4) ***1%、**5%、*10%で有意であることを表す。

(注 $ ^{5} $ ) どの推定においても、年ダミー（各調査年）を推定に入れている。
表 3 新卒後 3 年以内の就業状態の変化とその後（4 年目以降）の就業状態への影響

被説明変数	現在の就業状況	現在の就業状況
現在の就業状況	(常勤:yit=1、それ以外:yit=0)
推計に含めたサンプル(注1)	表2の(A)式4年目以降で推計	学卒時、常勤職でなかった場合(xi=0)の比較	学卒時常勤だった場合(xi=1)の比較
①②(xi=0)③④(xi=1)	一度も常勤職を経験していない場合	一度でも常勤職に就いたことがある場合	一度でも常勤職から離れた場合	一貫して常勤職であった場合
①(xi=0)③,④(xi=1)	②(xi=0)③,④(xi=1)	①,②(xi=0)③(xi=1)	①,②(xi=0)④(xi=1)
学卒時常勤採用(xi)	0.130 **	0.345 ***	-0.020	-0.102	0.208 ***
の限界効果(注2)	(0.053)	(0.024)	(0.110)	(0.393)	(0.058)
Wald χ²	875.68 ***	875.53 ***	880.47 ***	203.98 ***	880.47 ***
標本数	14,514	13,113	13,359	5,298	11,772
個人数	1,506	1,346	1,365	593	1,214

(注1) 表中①-④については、下記分類に従う（本文4-4参照）。

学卒時の就業状態	学卒後3年間の就業経路	標本数	個人数
①	常勤職でなかった (x_i=0)	一度も常勤職を経験していない	1,155	141
②	一度でも常勤職に就いた	1,401	160
③	常勤だった (x_i=1)	一度でも常勤職から離れた	2,742	292
④	一貫して常勤職であった	9,216	913

(注2) $ \Pr(y=1|x=1)-\Pr(y=1|x=0) $ を各変数の平均値を用いて計算した。

(注3) どの推定も表2の(A)式と同様の説明変数を用いている。

(注 $ ^{4} $ ) 操作変数には、15-24歳を対象とした若年失業率を用いている。

(注 $ ^{5} $ ) 括弧内は、個人でクラスター化した標準誤差。

(注6)***1%、**5%、*10%で有意であることを表す。
図１ 新卒時に常勤職に採用されることが後年常勤職に就いている確率を高める程度

新卒時常勤採用 $ (x_{i}) $

の限界効果

備考）点線は1標準誤差を取った推移。
### 補論1. 拡張データの構築方法

調査対象者の婚姻状況、子供の年齢及び人数について、新卒時以降調査参加までのデータの作

成方法は以下の通りである。まず婚姻状況については、調査開始の時点で対象者が既婚の場合、

結婚年が尋ねられていることから、結婚年以降を有配偶とみなす。また、子供の年齢や人数につ

いては、調査開始の時点で最大５人までの子供の年齢が尋ねられていることから、その時点で回

答に含まれている子供のそれぞれについて調査開始前の各時点の年齢を計算することができる。

この情報を用いて、各時点における0−6歳、及び7−18歳の子供の有無と人数を計算した。

拡張後のデータと（調査開始以降の情報のみに基づく）拡張前のデータで、卒業からの経過年

数毎に標本数を比較したのが補図1である。この図から、データ加工前は卒業直後数年に関する

標本は非常に少なく、また高卒では卒業からの経過年数が7－12年のサンプル、短大卒以上では

5－12 年のサンプルにデータが偏っていることが分る。データの再構築によって、卒業からの経

過年数が1－10年のサンプル数が増大している。
補表1 基本統計量（調査回答時に関する情報のみに基づく拡張前データ）

全サンプル	高卒	短大以上卒業
標本数	(%)	標本数	(%)	標本数	(%)
標本数	11,383	(100.0)	5,701	(100.0)	5,682	(100.0)
現在の就業状況
常勤	4,154	(36.5)	1,647	(28.9)	2,507	(44.1)
パート・アルバイト、嘱託等	2,497	(21.9)	1,537	(27.0)	960	(16.9)
無職	4,732	(41.6)	2,517	(44.2)	2,215	(39.0)
新卒時の就業状況
常勤	9,198	(80.8)	4,515	(79.2)	4,683	(82.4)
非常勤もしくは無職	2,185	(19.2)	1,186	(20.8)	999	(17.6)
既婚(結婚している)	7,834	(68.8)	4,300	(75.4)	3,534	(62.2)
子供がいる世帯	6,619	(58.1)	3,782	(66.3)	2,837	(49.9)
世帯あたり子供数(平均)*	1.9	1.9	1.8
6歳以下の子供がいる世帯	6,619	(58.1)	3,782	(66.3)	2,837	(49.9)
世帯あたり6歳以下の子供数(平均)*	1.4	1.4	1.3
7-18歳の子供がいる世帯	2,691	(23.6)	1,650	(28.9)	1,041	(18.3)
世帯あたり7-18歳の子供数(平均)*	1.3	1.3	1.3
卒業からの経過年(平均)	11.6	12.8	10.4
年齢(平均)	31.6	31.3	31.9

※子供がいるサンプルのみの平均

補図1 拡張前データと拡張後データの卒業後年次別標本数の比較
## 補論2．卒業後経過年別クロスセクション回帰の結果詳細－初職効果の持続性

補表 2 は推定式（2）と同型で卒業からの年数ごとに推定を行った結果である。なお、コントロール変数は、表 2 に示した基本モデルの推定と同様に、既婚ダミー、子供の有無や人数、調査年ダミーなどを用いている。これらの変数の推定結果は表 2 と大きく異ならない。
補表 2 卒業後各年の就業状態に与える影響

被説明変数	現在の就業状況(常勤:y_{it}=1 それ以外:y_{it}=0)
卒業からの経過年数	1	2	3	4	5	6
新卒時常勤採用(x_{i})の限界効果(注1)	0.446(0.767)	0.419(0.230)	0.511(0.264)	0.452(0.235)	0.364(0.256)	0.266(0.226)
係数
x_{i}	1.595(2.299)	1.249*(0.648)	1.410*(0.789)	1.205*(0.690)	0.947(0.724)	0.691(0.629)
既婚(結婚している)	-0.923***(0.156)	-0.934***(0.114)	-0.894***(0.113)	-0.984***(0.100)	-0.698***(0.0918)	-0.880***(0.094)
6歳以下の子供	-1.498***(0.342)	-0.702(0.782)	-1.627***(0.439)	-0.569*(0.344)	-0.920***(0.265)	-0.757***(0.231)
6歳以下の子供	-	-0.197(0.722)	0.578*(0.348)	-0.280(0.284)	-0.188(0.199)	-0.214(0.158)
の数	-	-	-	-	-	-4.591(736.8)
7-18歳の子供が	-	-	-	-	-	-
いる	-	-	-	-	-	-
7-18歳の子供の	-	-	-	-	-	-
数	-	-	-	-	-	-
短大以上卒業	-0.043(0.251)	-0.019(0.106)	-0.013(0.110)	-0.055(0.099)	-0.0197(0.103)	0.108(0.096)
失業率(v_{i})	-0.142***(0.026)	-0.135***(0.026)	-0.132***(0.027)	-0.139***(0.030)	-0.142***(0.033)	-0.177***(0.040)
ρ	0.062(1.288)	-0.019(0.373)	-0.302(0.540)	-0.218(0.439)	-0.168(0.441)	-0.0762(0.368)
標本数	1,628	1,634	1,605	1,571	1,515	1,450
卒業からの経過年数	7	8	9	10	11	12
新卒時常勤採用(x_{i})の限界効果(注1)	0.134(0.209)	0.150(0.233)	0.117(0.278)	0.031(0.277)	0.037(0.223)	-0.042(0.348)
係数
x_{i}	0.357(0.584)	0.490(0.720)	0.367(0.676)	0.135(0.702)	0.220(0.686)	-0.010(0.614)
既婚(結婚している)	-0.847***(0.101)	-0.878***(0.109)	-0.879***(0.122)	-0.946***(0.128)	-0.946***(0.149)	-0.887***(0.166)
6歳以下の子供	-0.430**(0.215)	-0.808***(0.199)	-0.824***(0.202)	-0.856***(0.212)	-0.815***(0.222)	-0.620***(0.236)
6歳以下の子供	-0.426***(0.144)	-0.150(0.116)	-0.082(0.107)	-0.0565(0.110)	-0.028(0.110)	-0.090(0.114)
の数	0.597(0.532)	0.306(0.319)	-0.648(0.953)	-0.993(0.607)	-0.354(0.547)	-0.042(0.475)
7-18歳の子供が	-	-	0.933(0.888)	1.020**(0.514)	0.372(0.481)	-0.007(0.417)
いる	-	-	-	-	-	-
7-18歳の子供の	-	-	-	-	-	-
数	0.086(0.091)	0.112(0.100)	0.173*(0.095)	0.197**(0.099)	0.260**(0.106)	0.226**(0.108)
短大以上卒業	-0.225***(0.047)	-0.208***(0.0534)	-0.150**(0.069)	-0.092(0.083)	0.0041(0.100)	0.131(0.104)
失業率(v_{i})	0.031(0.332)	-0.0801(0.418)	-0.057(0.385)	0.010(0.393)	-0.014(0.381)	0.061(0.337)
標本数	1,380	1,278	1,156	1,065	932	852

(注1) $ \Pr(y=1|x=1)-\Pr(y=1|x=0) $ を各変数の平均値を用いて計算した。

(注2) 括弧内はそれぞれの標準誤差。

(注 $ ^{3} $ )***1%、**5%、*10%で有意であることを表す。
## 参考文献

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New ESRI Working Paper Series No.9

バブル及びデフレについて

一基本的概念と歴史的事実を中心に一

by

妹尾芳彦・塩屋公一・鴨原啓倫

March 2009

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# バブル及びデフレについて

一基本的概念と歴史的事実を中心に一 $ ^{*} $

## 妹尾芳彦 塩屋公一 鴨原啓倫 $ ^{†} $

## はじめに

1980 年以降、日本経済が経験した事象あるいは問題のなかで最も重大な影響をわが国に及ぼしてきたものを包括的に取り上げれば、それはバブル及びデフレである。この二つの事象は、連結した形で表現される必要がある。1980 年以降において、バブルを経験したと考えられる国は日本以外にも存在した。たとえば、イギリスやスウェーデン、フィンランドなどでは資産価格が大きく高騰した（深尾（2002））。しかし、バブル崩壊の後の経済停滞の過程でデフレという経験をしてきたのは日本だけである。

ただ、このバブル、デフレという用語自体、その意味するところに関しては議論がある。そして、これらは1980年以前にも発生していたと考えられている。

そこで、それらの基本概念を整理するとともに歴史をさかのぼり、主なバブル及びデフレの経験を整理する。あわせて、当時、どのような政策対応がなされたのか、それに関連してどのような議論が戦わされていたのかについても、改めて整理する。

## 第1章 バブルとはなにか

### 1. 基本的概念

バブルという用語は、かなり一般的な意味で使われている（野口（1992））。

バブルという用語は、わが国では、1980年代後半以降の資産価格の高騰を指して用いられてきたが、曖昧であり、どのような面を指しているのか判然としない場合が多い（柳川(2002)）。

たとえば、常軌を逸した価格の動きとか過度の金融緩和がもたらす現象といった使い方がなされるが、これは正確な使い方ではない。バブルは、曖昧な概念ではなく、少なくとも形式的には、明確な定義があるが、それが計測できるかは別問題である（野口、前掲）。バブルという用語は、もともと経済学から転用されたものと考えられるが、経済学で定義されているバブルとは異なる意味で語られているものも少なくない（柳川、前掲）。

経済学にいうところのバブルとは、「ファンダメンタルズ」あるいは「ファンダメンタル価格」という概念と対で用いられており、「ファンダメンタルズから乖離して資産価格が上
昇または下落していく現象」を指す。そこで一般に使われているバブルと経済学上のバブルを区別するために、後者を「経済学上のバブル」あるいは「狭義のバブル」と呼ぶことも可能である（柳川、前掲）。

資産価格がファンダメンタルズから乖離する可能性については、理論的にさまざまなものが考えられている（以下、年次経済報告1991年度）。いかにも「バブル」という名にふさわしい急上昇と急落を示すものばかりではなく、資産価格が定常的に上方または下方に偏ってしまう可能性も指摘されている。また、投資家が誤った情報や事実誤認に基づいて行動する場合だけでなく、投資家が合理的であり、正しい情報に基づいて行動している場合もありうることが示されている。資産価格がファンダメンタルズから乖離しており、いつか急落する危険が当然あることを投資家が承知している場合を考えてみる。もし、その危険に対するリスクプレミアムを充分にカバーするほどに資産価格の急上昇が続くと期待するならば、その資産に対する投資を続けることは合理的である。また、数多くの投資家がそうすることによって実際に資産価格が期待通りに上がり続けるという可能性がある。経済理論的には、ここに挙げられた例のうち最後の自己実現的な資産価格上昇期待によるもののみをバブル（狭義）と呼ぶことが多いが、ファンダメンタルズからの乖離が狭義のバブルであるかを厳密に実証することは難しく、上述したような多様な場合を含め、ファンダメンタルズからの乖離全般が「バブル」と呼ばれる場合もある。

### 2. 経済学上のバブル

経済学上のバブルにも類型があるとされている。

株式や土地など資産についての価格決定メカニズムは、本来はかなり複雑な構造をしているが、あえて単純化すれば次のとおりである（以下、柳川、前掲）。まず、ある資産を転売することはせず、ずっと持ち続けるとした場合に、その資産がどのくらいの価値を持つかを考える。この場合、価値の源泉はその資産から将来生み出される収益、株式であれば配当、土地なら地代や賃貸料の合計である。これらの収益がどのくらい高いかによって、現在の価値、つまり現在支払ってもよいと考える価格が決まる。ただし、将来の収益を現在の価値に引き直して考える際には、ある程度割り引いて計算する必要がある。他の投資機会があることから、100万円の元利合計を将来得るのに、現在100万円を投資する必要はないからである。その際の割引の基準になるのは通常は銀行預金等の安全資産の名目利子率である。よって、将来収益を名目利子率で割り引いた割引現在価値の合計がこの資産の価格として妥当ということになる。これが「ファンダメンタルズ」あるいは「ファンダメンタル価格」と呼ばれるものである。

以上において、将来の収益がどのくらいのものかは、かなり不確実で主観的なものである。したがって、ファンダメンタルズも実は極めて主観的なものであり、その時々に得られる情報によって変化するものである。この点は、重要なポイントとなる（付注1：野口（1992）の説明に負う）。
次に、転売の可能性を導入する。

現実には、多くの投資家がこの転売の可能性を重視して資産を購入している場合が多い。転売の可能性を考慮に入れても、通常は価格の決定はほとんど変更を受けず、市場価格はファンダメンタルズに等しくなる。なぜならば、ファンダメンタルズよりも高い価格で購入するということは、将来その資産から生み出される収益よりも高い支払いをすることを意味するからである。よって、誰もファンダメンタルズ以上ではその資産を購入したいと思わないはずであるし、逆にファンダメンタルズよりも市場価格が低い場合には、だれもその資産を売却しようとしないはずである。経済学上のバブルとは、このケースが成り立たない場合に発生する。

こうした単純な説明では、ファンダメンタルズより高い価格では資産を購入する投資家はいないと考えてきた。この点は、購入する人がさらにその資産を転売しないとすれば自然な帰結といえる。なぜならば、その資産から得られる収益よりも高い価格を支払うことになるため、ネットでは利益がマイナスになってしまうからである。しかし、この投資家がさらに別の投資家に転売する可能性を考えると、異なった状況が成立するかもしれない。たとえファンダメンタルズよりも高い価格で購入したとしても、さらに高い価格で次の投資家に転売することが可能であるならば、投資家はプラスの純利益を得ることができる。したがって、購入した資産をより高い価格で売却することが可能である。あるいは、それが可能だと予想するならば、資産価格がファンダメンタルズより高くなることはありうる。この価格とファンダメンタルズとの乖離が、「経済学上のバブル」あるいは「狭義のバブル」である。

自分が予想しているファンダメンタルズよりも高い価格で買い入れるのは、それをさらに高い価格で他の投資家に転売できると予想するからである。よって、この予想が実現していく限り、ファンダメンタルズからの乖離は拡大し、価格は上昇し続けていくことになる。

たとえば、1980年代後半には、崖の上にあって不動産としてはほとんど利用価値がなさそうな土地でも値上がりしていく現象が見られたが、そのような土地を高価格で購入した意図は、より高い価格で転売することができるという期待があったからである。利用価値が高いはずがないということは、ファンダメンタルズも高くないことを意味しているが、その土地がより高い価格で転売できるだろうとの期待だけで値上がりしていく状況は、まさに「経済学上のバブル」であったといえる。

以上述べてきたような「経済学上のバブル」は、以下の3類型に分けることができる。

(1)合理的バブル

(2)情報の非対称性によるバブル

(3)非合理的期待によるバブル

合理的バブルとは、狭義のバブルのうち、ファンダメンタルズを離れて市場価格が上昇していくだろうという予想が根拠のある合理的なものである場合をいう。ファンダメンタ
ルズよりも高い価格で資産を売却しようとするとき、相手がその価格で買おうとするのは、その価格よりも高い価格で他の人に売ることができるという予想を持っているからである。こうした転売のプロセスが無限に続きうるとの予想が存するときにのみ、人々は合理性を失わずにバブルの存在を予想できる。どこかで転売のプロセスが途切れることが明らかな場合は、ファンダメンタルズより高く売れると予想することは合理的とはいえないので、合理的バブルは存在しない。また、人々の予想が変化して誰もファンダメンタルズより高い価格では買い入れないと考えるようになった時点で、価格は暴落し、ファンダメンタルズに戻る。これが、合理的バブルがクラシュして価格が大きく下落する主要因である。

情報の非対称性の存在で、投資に歪みが発生し、資産価格がファンダメンタルズから大きく乖離する可能性がある。たとえば、投資家は自己資金で投資を行う場合もあるが、資金提供者からの資金を委託運用している場合や勤めている会社の業務の一環として投資を行っている場合も多い。このような場合は、投資のリターンは投資家の利益に等しくない。また、投資家（資金運用者）と資金提供者との間には情報の非対称性がある場合が多い。このような状況では、資金運用者はたとえ今の価格よりもファンダメンタルズはもっと低い、つまりネットのリターンはマイナスであると予想していたとしても、他の運用者がその資産を積極的に購入している場合は、同じ行動をとってしまうという事態が生ずる。なぜならば、他の運用者と同じ行動をとった結果、損を出したとしても評価は下がらないと考えるからである。このため、投資に歪みが発生し、その結果、資産価格がファンダメンタルズから大きく乖離する。

非合理的期待によるバブルとは、非合理的な形で予想が形成され、その予想に基づいて資産価格が上昇することである。たとえば、現在の価格や過去の価格を観察して、それらが高いと、将来の価格がより高まるという予想を形成する可能性があるということである。その場合、なんらかの一時的なショックで価格が上昇すると、それが将来の値上がり期待を生み出して、ますます資産価格が上昇していき、「バブル」と呼ばれるような価格の動きとなる可能性がある。一般的には、今期の価格が高いからといって、来期がさらに高くなると予想する合理的な根拠はないと考えるのが普通である。

以上のように、いわゆる「バブル」と呼ばれている価格変動は、「経済学上のバブル」と「ファンダメンタルズの変化」に分けることができる。将来の利用価値が高まると予想することで高い価格がつくのがファンダメンタルズの変化であり、崖の上の土地のように利用価値が高まるはずがないと予想されるのに、高く転売できるという予想だけで、価格が上昇するのがバブルである。ただ、両者は客観的に区別することが難しい場合がありうる。とくに、ファンダメンタルズの変化については、人々がどのような予想を持っていたのか後から推測するのが困難であるため、バブルだったのではないかと誤解される場合も生じる。

なお、合理的バブル以外にも資産価格のファンダメンタルズからの乖離を考えることができるとする見解は通常採られているところであり、たとえば、投資家の情報が不完全な
場合、資産間の超過利潤を追求している合理的な投資家以外に合理的でない投資家が混在する場合などにも乖離が生ずることがあるとしている（小川・北坂（1998））。この場合、こうした乖離は「ファッズ」（気まぐれな流行）と呼ばれる。

### 3. バブルの熊様

以下では、バブルといわれる現象がどのような形で現れてくるのかについて、わが国の経験を素材に説明する。まず、マクロ経済の環境とあわせて資産価格の動向を示した後で、どの程度バブルが存在したかに関する実証分析の結果をいくつか紹介することにしたい。上述したとおり、バブルの計測には、さまざまな困難が伴う。

## (1) 地価の動向

まず、年次経済報告（1991年度）によって、80年代に入ってからの地価の動きを振り返る。

地価の上昇は、83年頃に東京都心の商業地に始まり、プラザ合意以降の金融緩和の下で、区部の住宅地地価の上昇率が高まるとともに、86年、87年と東京圏の商業地、東京周辺の住宅地へと波及していった。88年に入ると、まず都心部で沈静化し、区部の住宅地、東京周辺の住宅地も沈静化し、一部の商業地、住宅地では小幅ながら下落した。他方、87年には、大阪、名古屋の大都市圏で、さらに、89年には、地方圏で著しく上昇した。このような動きが続く中で、一度は沈静化の動きを見せた東京周辺の住宅地地価の上昇率は再び高まった。90年には、一部の地方中枢・中核都市では、根強い地価上昇が見られたものの、大阪圏などでは、ピークを越え、秋以降、東京都や大阪圏では小幅ながら総じて下落するようになった（第1-1図）。

## (2) 株価の動向

株価については、80年代には、世界的な金融緩和基調と世界経済の長期拡大傾向の下で、株式市場は世界的な活況を呈した（91年度年次経済報告、以下同じ）。87年10月のブラックマンデーでは暴落したが、その後は、89年まで上昇傾向が続いた。ただし、主要国の市場のなかには、暴落前の水準を回復しない市場もあった。わが国においては、株価は景気の回復に先駆けて86年から上昇をはじめ、ブラック・マンデーでの暴落はあったものの、88年4月には主要国のなかではいち早く暴落前の高値を回復し、89年末までほぼ一貫して上昇を続けた。東証株価指数でみると、この間の上昇率は年率30%近くに達し、主要国の株式市場のなかで最も高い上昇率となっている。89年中には主要国の金利は上昇し始め、株価の水準も一時調整局面がみられたなかで、わが国では、89年末までほぼ一貫して上昇を続けたが、90年初にいわゆる「トリプル安」といわれる状況のなかで大幅な下落となった。株価は、4月になってようやく落ち着きを取り戻し、5月にやや回復した後、年央まで小康を保った。しかし、8月の湾岸危機の発生から再び大幅に下落し始め、湾岸情勢の緊迫化とそれに伴う原油価格の急騰のなかで、10月初まで大幅に下落した。東証株価指数でみると、10月初にはピークからの下落率が50%程度に達したが、これを底として回復に転じ、
91 年 3 月にピークの約 70% まで値戻しした。89 年から 90 年にかけては、主要国の株式市場でおしなべて下落がみられたが、その中でも日本の下落率は特に大きかった。この結果、85 年初の水準を基準にとれば、数年にわたって相対的に高い水準で推移してきた日本の株価は米英とほぼ同水準まで低下した（第 1-2 図）。

## (3) ファンダメンタルズの変化

資産価格は、まずファンダメンタルズの変化によって変化する。そこで、資産価格決定に関係すると考えられるファンダメンタルな要因を整理する（以下、前掲、野口（1992））。第1に、金融緩和の状態であったことが挙げられる。

公定歩合の推移をみると、83年10月以来5%であったものが、86年1月から数次にわたって引き下げられ、87年2月には2.5%と既往最低の水準となった。これは、85年9月のプラザ合意以降の急激な円高に対処するため、国内金融を緩和する必要があったためである。また、アメリカからも公定歩合引き下げの要求があった。じつは、公定歩合は、それ以前から引き下げられてきていた。80年8月から引き下げられ、83年10月には、第5次引き下げで5.0%になった。

87 年中頃になると、景気回復が明らかになってきたため、日本銀行は市場金利の高め誘導を開始した。9月には、アメリカが公定歩合を引き上げたので、日本銀行も追随するかと思われたが、10月に「ブラック・マンデー」が起こったので引き上げは見送られた。そして、89年5月まで、史上最低水準の公定歩合は据え置かれることとなった。長期金利をみると、85年度に6.56%であったものが、88年度には5.04%にまで低下した。

第 2 に、株価を上昇させる要因としての企業収益が大きく増加した。大蔵省「法人企業統計」でみると、全産業の経常利益は、87 年度に 31.7% の増益となったあと、88 年度にも 29.6% の増益となった。この結果、89 年度の経常利益は 85 年度の 1.87 倍となった。

第3に、地価に関しても、情報化や金融の国際化などによって、「東京への一極集中現象」が発生した。金融機関などの東京集中も相次いだ。また、東京圏への人口の転入超過数は80年代になってからかなり増加した。これによって、東京の土地の実体的な価値はかなり増加したものと考えられる。

このことを、ビル賃貸料の推移から確認してみると、80年代の中頃まで、賃貸料とGDPはほぼパラレルに動いていた。ところが、東京では、80年代後半にこの傾向に変化が生じた。すなわち、それまで年6%程度の上昇率であったものが、86年に10%を超え、87年には27.6%となり、それ以降も二タタ台の上昇が続いた。これは、国際金融業務や情報関連などの新しい経済活動が東京へ集中したことによって、東京の土地の実体的な価値が上昇したことを示している。この意味で、80年代後半に東京の経済的地位に関する構造変化があったことは否定できない。以上に加え、成長期待の高まりもあったと考えられる。仮にこれが、十分な根拠に基づくものならば、それに基づく株価や地価の上昇はバブルとはいえない。しかし、実際は、値上がりが値上がり期待を高め、資産価格を引き上げたという面を否定できない。つまり、資産価格上昇のかなりな部分はバブルであったと評価される。
このようなファンダメンタルズの認識のもとに、野口（1992）は、配当、土地の利用収益がGDPの一定率であると仮定し、資産価格に利子率を乗じ（資産価格決定式）、それをGDPで除した比率をeと置いたうえで、その傾向的な変化との比較から、89年~90年頃には株価も地価もその半分程度はバブルであったとしている。

土地・株について、同様の推計を行ったものとしては、年次経済報告（91年度）がある。そこでは、（イ）理論地価と現実地価、（ロ）住宅地地価及び商業地地価の地域間格差と地域間ファンダメンタルズ格差のふたつの観点からの分析により、88~89年の地価高騰にバブルの要因が含まれていたとしている。また、株価については、PER（株価収益率=株価/一株あたりの収益）に長期金利をかけた金利修正 PER を計算し、その動向から、80年代後半の株式市場の活況は、ファンダメンタルズから乖離して上昇した面はあるが、そうした時期を除けばファンダメンタルズの改善を反映していたと考えられる、としている。なお、株のバブルについては、自己実現的な上昇期待が果たした役割が大きかった、としており、合理的バブルの存在を示唆している。

西村（1990）も、全国市街地価格指数の分析によって、ファンダメンタルズ・モデルは85年頃までは有効であるが、80年代後半になると、現実の地価との乖離が大きくなる、とした。

株価に関する植田（1989）の分析をみると、株式の持ち合いを勘案すれば、80年代初めまでは、PERの動きは利子率と成長率でよく説明できるが、83年以降の上昇は説明できない、としている。また、企業の保有する資産価値でみると、上場企業に関しては、80年代後半に、株はその資産価値の過大評価の可能性がある、としている。

吉川は、「平成バブルの研究」（2002）のなかで、80年代後半のバブル時の地価上昇が大都市（とりわけ東京）の商業地を中心とした「ばらつき型」であったことから、低金利よりはむしろ「実体的なファクター」が主因であったとしている。

一方、バブルの存在に懐疑的な見解もある。

たとえば、国土利用白書（88年度）は、東京圏を中心とした地価上昇の要因として、（イ）東京への機能集中による商業地の需給逼迫、（ロ）居住用財産の買い替え需要を通じる住宅地への波及、（ハ）金融緩和、の三つをあげている。要するに、ファンダメンタルズの要因で地価が上昇したということである。

原田（1988）は、85年以降の東京の地価上昇は、主に東京の経済力の高まりという経済的、合理的要因によって生じたものであり、バブルを考慮する必要はない、としている。地方との所得格差を基に均衡価格を計算すると、80、85年とも東京の現実の地価は均衡価格より低く、85年以降の高騰はそれを修正する形で生じた、としている。

宮尾（1989）は、日本の資産価格が高いのが問題なのではなく、資産から生じる毎期の収益が低すぎるのが問題であり、バブルで膨張しているようには見えない、としている。

経済学者の集まりである「政策構想フォーラム」（1990）は、その報告書で、東京のビル用地の地価は、オフィス経営で十分な収益が得られる程度の水準であると分析した後、日
本の地価が投機的バブルで大きく膨らんでおり、何らかのきっかけで大きく反落するとの見方はあたらない、としている。そして、地価バブル説をとると、かえって、問題の真の原因を見誤り、生活を豊かにするための政策の採用を妨げる、としている。

株価についても、若杉他（1988）によれば、その高騰は、企業が保有する土地や株式の評価を考慮すると説明可能である、としている。これは、含み資産の議論であり、言い換えると、資産価格高騰の基本的部分は地価上昇にあるということになる。

深尾は、「平成バブルの研究」（2002）のなかで、当時の株価の上昇は、企業の保有する土地の時価を考慮すればほぼ説明可能としている。その意味で、株価バブルは土地バブルの反映であったとしている。

以上、バブルの存在自体にも賛否両論がある。バブルが存在したとして、それが合理的バブルなのか否かを特定することは困難であるというのが、通説であるといえよう。

### 4. 世界のバブル（歴史的記述）

過去の歴史を振り返ると、さまざまな「バブル」あるいは「バブルの状況」が存在している。主な資産価格高騰について、その発生から崩壊までの経緯を整理することによって、バブルのメカニズムがどう働くかに関する示唆を得るのが本節の課題である。なお、本節は、特に断らない限り、キンドルバーガー「狂熱、恐慌、崩壊－金融恐慌の歴史」(2004)の説明による。

## (1) バブルの様相

キンドルバーガーによれば、バブルという現象についての一般的な説明は次の通りである。

まず、バブルとその行き過ぎの反動としての危機、崩壊、あるいは恐慌などの激しい変動は、必ず起こるというわけではないが、少なくとも歴史的には普通に見られる現象である。そして、中央銀行などの「最後の貸手」の役割は曖昧さと矛盾に満ちている。

景気が上昇する過程で、ある出来事が経済の見通しを変えてしまう。人々は、新しい利潤機会をとらえ、不合理というに近いやりかたで行き過ぎが行なわれ、熱狂を引き起こす。ひとたび上昇が熱狂の様相を帯びると金融制度は一種の攪乱状態に陥り、その過程で膨張する動きをやがて逆転させる激しい無謀な動きが生じ、恐慌に似た現象になっていくようである。熱狂的局面では、資産家と借金の能力のある人々はカネをモノに換えたり、実物資産や非流動的な金融資産を購入するために借金したりする。恐慌の局面では、逆の動きが生じる。つまり、実物資産や金融資産をカネに換えたり、借金を返したりする。商品、住宅、建物、土地、株式、債券など、要するに熱狂の対象となったすべての価格の崩壊が生じる。

## (2) バブルの経済モデル

キンドルバーガーは、歴史上観察されたバブルを比較的よく解釈できるモデルとして、ハイマン・ミンスキーのモデル（Hyman.P.Minsky,1975）を示している。
まず、マクロ経済に対する何らかの外生的なショックである「異変」が生じる。投資と生産が活発となる（通貨の供給総量を増大させる銀行信用の膨張によってブームが促進される）。投機を行なおうとする強い動機が存在し、それが物財もしくは金融資産に対する有効需要に変わる。需要の増加が物財を生産する能力あるいは現存する金融資産の供給力を上回る。物価は上昇し、新たな利潤機会を発生させ、さらに多くの企業や投資家を引き寄せる。新規投資は所得の増加をもたらし、正の発散的なフィードバックが展開する。この段階で「陶酔状態」に到達する。値上がりを見込んだ投機、過大な利益の期待が生じる。企業あるいは家計は、他の人々が投機的な売買によって儲けているのを見て、自分たちもそうしようとする。このようなことに夢中になる企業や家計の数が増えて、普段はそのような投機から遠ざかっている人々まで巻き込まれるようになると、利潤獲得のための投機は、正常かつ合理的な行動からかけ離れ、「熱狂」とか「バブル」と呼ばれる状況となる。

投機ブームが続くと、利子率、通貨の流通速度、物価が上昇し続ける。これらの指標が最高値に達しても、投機への新規参加者と手仕舞う関係者とがバランスしている間は、どちらへ進むか決着はつかない。やがて物価上昇が止まる。金詰りが生じる。投機に手を出している多くの人々が流動性を求めて狂奔し、固定資産の換金が盛んとなり、物財や証券の価格に破滅的な結果をもたらす。金詰りが続くと、徐々であれ突然であれ、投機家たちは、市場価格がそれ以上は上昇し得ないことを知る。そのときが、手仕舞いの時期である。物価は下落し、倒産は増える。急激な反動が生じる。商品、証券の価格の反落が生じると、銀行はそのような資産を担保とする貸し出しを停止する。これが、恐慌をもたらす。恐慌は、つぎの3つの事態のうちのひとつ、もしくはそれ以上が起こるまで広がり続ける。（イ）物価が大きく下落し、人々が再びそれほど流動性のない資産を購入しようとする。（口）値下がりに下限を設けたり、取引所を閉鎖したり、さもなくば、取引を停止する。（ハ）最後の貸手が、現金に対する需要に十分見合うだけの通貨が調達できるようになると市場を説得することに成功することである。

アーサー・ピグーは、その著「Industrial Fluctuations(1926)」において、将来、成長率が高まることを事前に期待し、投資を行ったが、それが実現しなかった場合、その後、資本ストック調整から不況が起こる、というピグー・サイクルの考え方を提唱した。これは、バブルの後遺症に関する仮説としてボードリイとポルティエによって2004年に定義された。

クリスティアーノ・藤原(2006)は、80年代以降の日本経済の分析を行う中で、とくに90年代の経済停滞の要因として、このピグー・サイクルに基づくストック調整を指摘している。

## (3) 主な歴史上のバブル（付注2を参照）

エドワード・チャンセラー（2000）は、バブルを投機熱という言葉で表しながら、その歴史を遡っている。チャンセラーによれば、投機の歴史は知られている限りでは、紀元前2世紀、共和政時代のローマまで遡ることができる。当時、ローマの金融制度は、かなりの
部分で現代の資本主義と同様の性格を持つまでに発達していた。ペトロニウムが、共和制末期のローマについて「貪欲な高利と賭けの二重の渦巻きになって、庶民は破滅した。」と書いているが、チャンセラーによれば、これが投機熱をはじめて描いたものである可能性がある。ケアリーとスカラードは、「ローマの歴史」（1975）のなかで、「突然起こったこの金融投機は、18世紀初頭にイギリスを襲った投機熱（南海バブル）に似ている」と述べている。

中世ヨーロッパでは、宗教の影響から、金融投機という行為自体に制約がかかった。物をその価値より高く売って、安く買うのは不公正であり、不法だとする聖トマス・アクイナスの教えが底流にあった。

ただ、中世後半になるとイタリアの都市国家では、市場性のある国債に対する投機が発生している。

16 世紀半ば以降になると、市場の投機に関する詳しい資料が残っている。金融市場では信用状態という概念が発達し、債券価格は、債務不履行などの将来の動きを予想して変動するようになった。1550 年代半ばに、フランスのアントウェルペンとリヨンで突然、国王向け融資を対象とする投機が盛んになった。1557 年、アンリ 2 世が債務の返済を中断すると、投機熱は一気に冷え込んだ。

## (イ) チューリップ熱

野口（1992）によれば、歴史に記された最初の大規模なバブル事件が通常の資産ではなく、チューリップという植物を対象にしたものであったのは、極めて興味深い。なぜ、チューリップなのかという疑問に対して、栽培が難しいからという見解があるが、説得的ではない。なお、当時のオランダには、すでに証券取引所があったし、投機の対象としてより適切と思われる明の磁器、トルコの絨毯、絵画なども活発に取引されていた。また、国土が狭いので、土地が投機対象になっても決して不思議ではない。さらに、チャンセラーによれば、17世紀になると、東インド会社の株式でも先物取引が始まった。投資家は購入した株式の時価の80%を限度に融資を受けることができた（後のマージン・ローン）。株式オプションも取引された。これらは、現在のデリバティブの一種であり、株式などの資産を基礎とし、そこから派生した価値を取引する金融契約である。野口（1992）によれば、チューリップについては、16世紀の半ばにトルコからもたらされたが、1593年にフランスの植物研究家クルシウスがライデン大学で美しい花を栽培して以来、オランダでは、その変種作りが流行になっていた。まれな品種の球根は価格が異常に上昇し、そのため球根が投機の対象となった。

チューリップ熱がとくに高まるのは、1636年9月以降であるが、このとき球根は翌年の春に開花させるために植えられていたので、実際に吟味することはできなかった。異国趣味の希少な品種の価格が高騰したのは遺伝学的に品種改良が難しいというファンダメンタルズに基づくものであり、価格が高騰したのは、栽培に成功し再生産できるようになった自然の流れだという見解があるが、珍しい形や色をしたチューリップは6月に繁殖用球根